Среднее значение DAX на основе другого измерения

Я понимаю, что вы неохотно меняете свою модель. Проблема здесь заключается в том, что вы пытаетесь использовать высоко нормированную таблицу и использовать ее для анализа с помощью инструмента OLAP. OLAP-инструменты предпочитают схемы фаз / дим-звезд, а Tabular / PowerBI ничем не отличается. Я подозреваю, что это будет продолжаться и с будущими требованиями.

Это не означает, что вы не можете делать то, что хотите, используя инструменты, но результирующий dax будет менее эффективным, и требуемое хранилище будет неоптимальным.

Итак, с этой оговоркой / лекцией (!) вот как вы можете это сделать.

op_rate_agg =
VAR pivoted =
    ADDCOLUMNS (
        SUMMARIZE ( 'Query1', Query1[COUNTRY], Query1[DATE] ),
        "op_rate", CALCULATE ( AVERAGE ( Query1[Value] ), Query1[ITEM] = "op_rate" ),
        "proc", CALCULATE ( SUM ( Query1[Value] ), Query1[ITEM] = "proc" )
    )
RETURN
    DIVIDE ( SUMX ( pivoted, [op_rate] * [proc] ), SUMX ( pivoted, [proc] ) )

Это действительно неэффективно, так как вам нужно создать свой шарнирный набор для каждого исполнения, и вы увидите, что план запроса должен выполнять намного больше работы, чем если бы вы сохраняли это как соответствующую таблицу фактов. Если ваша модель велика, у вас, вероятно, будут проблемы с производительностью с этой мерой и любые ссылки на нее.